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So erhalten Sie eine einzelne Ausgabetabelle für eine einfaktorielle ANOVA mit vielen Antwortvariablen

Hallo,

Ich teste JMP und einige andere Statistiksoftwarepakete, bevor ich mich festlege. Als Umweltwissenschaftler muss ich routinemäßig 100 einfaktorielle ANOVAs ausführen, um Unterschiede in einer Reihe von ca. 20 Wasserchemieanalyten zwischen jährlichen Probenahmeereignissen (n = 4) für fünf Testorte (6 Replikate innerhalb jedes Testgebiets) zu testen. Ich teste nicht auf Unterschiede zwischen Gebieten, sondern nur auf Unterschiede in den Durchschnittskonzentrationen jedes Analyten zwischen jedem der 4 Ereignisse (jährlich). Ich brauche das einfaktorielle ANOVA-Ergebnis für die Jahresdifferenz für jeden der 20 Analyten, wobei der Datensatz nach Gebieten aufgeteilt ist. Ich habe herausgefunden, wie ich die JMP-Ausgabe dazu bringen kann, mir die Gebietsaufteilung anzuzeigen (gut), aber innerhalb jeder Gebietsaufteilung gibt es 20 Dropdown-Menüs (d. h. eines für jeden Analyten ), die ich dann einzeln durchgehen muss (also insgesamt 100 Mal), um das ANOVA-Ergebnis aus dem Dropdown-Menü auszuwählen. Das macht nicht so viel Spaß. Gibt es eine Möglichkeit, dies weniger mühsam zu machen? Wie kann ich alle 20 ANOVA-Ergebnisse für jeden Bereich als einzelne Tabelle erhalten?

Prost

Grundlegende Datenanalyse und ModellierungErgebnisse teilen und kommunizierenBetreff: So erhalten Sie eine einzelne Ausgabetabelle für eine einfache ANOVA für viele Antwortvariablen

Es gibt auch eine "lustige" Version, um dies zu tun

 

mit

20 analysiert, 5 Bereiche -> :Alter

Sampling-Event -> :sex

 

Führen Sie einfach das Skript aus und klicken Sie dann mit der rechten Maustaste auf eine der Anovas und wählen Sie sie aus Erstellen Sie eine kombinierte Datentabelle

 

 

Names Default to Here(1);
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
gb = dt << Graph Builder(
 Size( 437, 413 ),
 Graph Spacing( 4 ),
 Variables( X( :height ), Y( :weight ), Overlay( :sex ) ),
 Elements( Points( X, Y, Legend( 1 ) ), Smoother( X, Y, Legend( 2 ) ) )
);
 
Oneway(
 X( :sex ),
 Y( :height ),
 By( :age ),
 SendToByGroup( Bygroup, Y( :height ) ),
 SendToByGroup( Bygroup, X( :sex ), Means( 1 ), Mean Diamonds( 1 ) ),

);

 

Betreff: So erhalten Sie eine einzelne Ausgabetabelle für eine einfache ANOVA für viele Antwortvariablen

Ich glaube, der einfachste Weg, dies zu handhaben, ist die Verwendung der Response Screening Platform

Analysieren=>Screening=>Antwortscreening

Es gibt Ihnen die Einweg-ANOVAs in einem Tabellenformat

 

Betreff: So erhalten Sie eine einzelne Ausgabetabelle für eine einfache ANOVA für viele Antwortvariablen

Ich wundere mich über einen ganz anderen Ansatz. Jeder Analyt (20) hat eine einzigartige Reaktion (z. B. gelöster Sauerstoff), einen Bereich und eine Varianz, also lassen Sie uns sie vorerst getrennt halten. Sie können alle in der Y-Rolle mit Fit Model zur parallelen Analyse eingeben und Ihren Aufwand reduzieren. Sie könnten einen linearen Prädiktor mit Standort (5 Ebenen) und Jahr (4 Ebenen) erstellen, um Ihren Aufwand weiter zu reduzieren und mehr Informationen zu erhalten. Ich bin mir noch nicht sicher, wie ich die Wiederholungen verwenden soll (impliziter oder expliziter Term für zufällige Effekte). Warum macht man das so?

 

• Effizienter für Sie. Sie legen einen Plattformstart fest und erhalten alle Ergebnisse auf einmal.
• Effizienter für JMP. Sie verlieren statistische Aussagekraft und Genauigkeit, wenn Sie die Daten in viele kleinere Sätze aufteilen.
• Sie können weitere Fragen zu den Daten stellen.
  • Ist der Zeiteffekt an jedem Ort gleich?
  • Verhalten sich einige Standorte gleich? Gibt es Cluster, die Sie informieren könnten?
• Sie können alle statistischen Tests zusammen sehen.
• Sie können auftreten post-hoc benutzerdefinierte Tests oder Kontraste.
  • Sie können Fragen zu einzelnen Orten oder Jahren oder zu verschiedenen Kombinationen beider Variablen stellen.

Wie richten Sie es für diese Art von Analyse ein? Sie müssen eine Datenspalte für jede Analytantwort und eine Datenspalte für den Ort und das Jahr haben. Folgen Sie dann diesen Schritten:

 

1. Wählen Sie Analysieren > Modell anpassen aus.
2. Wählen Sie die Analytdatenspalten aus und klicken Sie auf Y.
3. Wählen Sie die Datenspalten Standort und Jahr aus und klicken Sie auf Hinzufügen.
4. Setzen Sie die Betonung auf Wirkungshebel.
5. Klicken Sie auf Ausführen.
6. Untersuchen Sie die Varianzanalysetabelle, um festzustellen, ob das gesamte Modell im Vergleich zum Gesamtmittelwert signifikant ist.
7. Untersuchen Sie die Wirkungstests, um festzustellen, ob der Ort oder das Jahr von Bedeutung ist.
8. Klicken Sie auf das rote Dreieck neben dem Leverage Plot for Location und wählen Sie LSMeans Plot und LSMeans Tukey HSD aus.
9. Wiederholen Sie den letzten Schritt mit Jahr.

Diese Analyse sollte ein guter Anfang sein. Ich hoffe, Sie finden es hilfreich.